常见的汇聚层有最大汇聚(max pooling)和平均汇聚(average pooling)。 最大汇聚从输入区域中选择最大的元素作为输出; 平均汇聚则计算输入区域的平均值作为输出; 这些汇聚操作可以在卷积神经网络中的多个层级上进行,以逐渐减小特征图的空间尺寸。 代码语言:javascript 复制 class Pool2D(nn.Module): def __init__(se...
average pooling和max pooling 数学公式average pooling和max pooling数学公式 Average pooling的数学公式如下: 对于输入矩阵X,平均池化运算输出矩阵Y,池化窗口大小为F×F,步幅为S,Y的尺寸为W'×H'×C'。其中W'、H'、C'分别为输出矩阵Y的宽度、高度和通道数。 对于输出矩阵Y中的每一个元素Y[i, j, k],计算...
平均池化的特点:保留所有神经元的信息,由此可以更多保留图像的背景信息,提供的是线性。 最大池化的特点:对特征进行了过滤和选择,保留对应区域的最大响应和保留了更多的纹理特征,提供的是非线性。 在实践中,Max pooling的效果通常更好。因为相比于average pooling,Max pooling还提供了非线性。 目前使用average pooling较...
Max pooling 和 Average pooling 的区别 池化层的作用 一是减少冗余的信息量, 二是保留图像的特征信息,同时降低参数量。 特征提取的误差主要来自两个方面: 邻域大小受限造成的估计值方差增大; 卷积层参数误差造成估计均值的偏移。 Max Pooling: 更多的保留图像的纹理特征,选出识别度高的特征,能够减少第二种误差,一...
average pooling在全局平均池化操作中应用也比较广,在ResNet和Inception结构中最后一层都使用了平均池化。有的时候在模型接近分类器的末端使用全局平均池化还可以代替Flatten操作,使输入数据变成一位向量。 max pooling和average pooling的使用性能对于我们设计卷积网络还是很有用的,虽然池化操作对于整体精度提升效果也不大,...
一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling 和 average pooling 都对数据做了sampling,但是感觉max pooling更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更高的特征,提供了非线性,根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:(1)邻域大小受限造成的估计值方差增大;(2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移。一般来说...
平均池化（Average Pooling）和最大池化（Maximum Pooling）的概念就更好理解了，它们指的是如何利用图像...
一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling 和 average pooling 都对数据做了sampling,但是感觉max pooling更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更高的特征,提供了非线性,根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:(1)邻域大小受限造成的估计值方差增大;(2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移。一般来说...
⼀般情况下，max pooling的效果更好，虽然 max pooling 和 average pooling 都对数据做了sampling，但是感觉max pooling 更像是做了特征选择，选出了分类辨识度更⾼的特征，提供了⾮线性，根据相关理论，特征提取的误差主要来⾃两个⽅⾯：（1）邻域⼤⼩受限造成的估计值⽅差增⼤；（2）卷积层参数...
最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）的主要区别在于它们对输入数据进行下采样的方式不同。最大池化选取每个局部区域内最大值作为输出，而平均池化则是计算每个局部区域内的平均值。这一非线性特性使得最大池化在特征检测上更加敏感，能够更有效地捕捉图像中的局部特征。尽管最大池化因其...